Création d'une trame de données à partir d'un dictionnaire avec des tableaux de longueurs variables

Le défi présenté est de générer une trame de données avec des colonnes constituées d'un tableau numpy de longueur variable valeurs extraites d'un dictionnaire. Pour y parvenir, explorons une solution utilisant Python.

Dans Python 3.x et versions ultérieures, l'extrait de code suivant peut être utilisé :

import pandas as pd
import numpy as np

# Define a dictionary with key-value pairs representing numpy arrays
d = {
    "A": np.random.randn(10),
    "B": np.random.randn(12),
    "C": np.random.randn(8)
}

# Create a dataframe by converting each key-value pair to a series
df = pd.DataFrame(
    dict([
        (k, pd.Series(v))
        for k, v in d.items()
    ])
)

# Display the resulting dataframe
print(df)

Ce code crée une trame de données avec les colonnes "A", "B" et "C", chacune contenant les valeurs de tableau numpy correspondantes du dictionnaire. Si les tableaux ont des longueurs variables, il les aligne automatiquement, étendant les tableaux les plus courts avec des valeurs NaN comme remplissage.

Dans Python 2.x, une modification mineure est requise :

import pandas as pd
import numpy as np

# Define a dictionary with key-value pairs representing numpy arrays
d = {
    "A": np.random.randn(10),
    "B": np.random.randn(12),
    "C": np.random.randn(8)
}

# Create a dataframe by converting each key-value pair to a series
df = pd.DataFrame(
    dict([
        (k, pd.Series(v))
        for k, v in d.iteritems()
    ])
)

# Display the resulting dataframe
print(df)

Dans Python 2.x, la fonction iteritems() est utilisée à la place de items() pour parcourir les paires clé-valeur dans le dictionnaire.

En utilisant cette approche, vous pouvez facilement créer des dataframes avec des colonnes contenant des tableaux de différentes longueurs, garantissant ainsi que les données sont correctement alignées et traitées.